美國能源部最近宣布為包括卡內基梅隆大學在內的 13 個機構的 9 個項目提供 1600 萬美元的資助，這些項目旨在建立開發(fā)聚變能源所需的科學基礎。這些項目的重點是推進創(chuàng)新聚變技術以及在小規(guī)模實驗和位于圣地亞哥的 DIII-D 國家聚變設施上的合作研究 ，該設施是美國最大的托卡馬克裝置。CMU 將在三年內收到約 120 萬美元。

美國能源部科學辦公室副主任讓·保羅·阿蘭 (Jean Paul Allin) 表示：“在為聚變能源奠定科學基礎的同時，我們還必須提高現(xiàn)有聚變技術的成熟度，并探索有可能徹底改變聚變領域的全新創(chuàng)新。”DIII-D的廣泛能力使其成為追求具有巨大潛力但還不夠成熟、無法被私營部門采用的領域的理想設施。

當氫原子核撞擊或融合在一起時，就會發(fā)生核聚變。這個過程釋放了大量的能量，但要維持在電網所需的水平仍然具有挑戰(zhàn)性。一種產生核聚變的方法是利用磁場在所需的溫度和壓力下容納氫等離子體，以實現(xiàn)核聚變。這個過程發(fā)生在托卡馬克裝置內——托卡馬克裝置是一種大型機器，利用磁場將氫等離子體限制在一個稱為環(huán)面的甜甜圈形狀中。遏制等離子體并保持其形狀需要對磁場和額外氫粒子的爆炸進行數(shù)百次微操作。

美國能源部的資金將使機器人研究所的研究教授 Jeff Schneider 和他的團隊能夠繼續(xù)使用機器學習控制聚變反應的研究。

去年，施耐德指導的機器學習系博士生 Ian Char 使用強化學習來控制 DIII-D 托卡馬克裝置的氫等離子體。Char 是第一個在備受追捧的機器上進行實驗的卡耐基梅隆大學研究人員，第一個使用強化學習來影響托卡馬克等離子體旋轉的人，也是第一個在美國最大的運行托卡馬克機器上嘗試強化學習的人。

施耐德和他的團隊現(xiàn)在將嘗試開發(fā)一種基于機器學習的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以同時控制氫粒子的注入、等離子體的形狀及其電流和密度。開發(fā)這樣的系統(tǒng)對于 ITER 的發(fā)展至關重要，ITER 以前稱為國際熱核實驗反應堆，這是一個國際核聚變研究項目，將于 2025 年竣工，成為世界上最大的托卡馬克裝置。

“擬議的工作將把機器學習技術的力量帶到 DIII-D 的等離子體控制中。這將為 ITER 的成功運行奠定基礎，ITER 需要超出當前能力的等離子體控制水平，并且還將擴大對等離子體演化和不穩(wěn)定性的科學認識。”施耐德說。“卡內基梅隆大學正在利用其在機器學習方面的專業(yè)知識來幫助全球科學界利用清潔、豐富的新能源。”

與過去一樣，卡內基梅隆大學團隊將與普林斯頓等離子體物理實驗室和斯坦福大學 SLAC 國家加速器實驗室合作開展這項工作。